用于相对于模板而不是根据绝对尺度的欺骗检测的系统和方法技术方案

公开了一种用于执行欺骗检测的系统和方法。该方法包括：由处理器从生物测量传感器接收生物测量的输入图像；由处理器从输入图像提取一个或多个反欺骗量度；由处理器接收对应于生物测量的反欺骗模板；针对第一反欺骗量度，由处理器计算从输入图像提取的第一反欺骗量度的值与反欺骗模板中第一反欺骗量度的值之间的差异值；并且由处理器基于差异值确定输入图像是否是生物测量的复制品。

A system and method for deception detection relative to a template rather than based on absolute scale

A system and method for performing deception detection are disclosed. The method includes: receiving the input image of biometric measurement from the biometric sensor by the processor; extracting one or more anti-deception measures from the input image by the processor; receiving the anti-deception template corresponding to the biometric by the processor; calculating the value of the first anti-deception measure extracted from the input image and the first anti-deception measure in the anti-deception template by the processor for the first anti-deception measure. The difference between the values of the fraud measure; and the processor determines whether the input image is a replica of the biological measurement based on the difference value.

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】用于相对于模板而不是根据绝对尺度的欺骗检测的系统和方法相关申请的交叉引用本申请要求2016年11月10日提交的美国临时申请No.62/420,513的权益，其通过引用以其整体并入本文。
本公开一般涉及生物测量传感器，并且更具体地涉及用于相对于模板而不是根据绝对尺度的欺骗检测的系统和方法。
技术介绍
生物测量认证系统用于认证和/或检验包含认证系统的设备的用户。生物测量感测技术提供了一种可靠的、非侵入性方式来检验个体身份以用于识别目的。指纹与各种其它生物测量特性一样，是基于独特的个人特性，并且因此是用于识别个体的可靠机制。存在许多使用指纹传感器的潜在的应用。例如，指纹传感器可用于在固定应用中提供访问控制，所述固定应用诸如安全性检查点。电子指纹传感器还可用于在移动设备中提供访问控制，所述移动设备诸如手机、可穿戴智能设备（例如，智能手表和活动跟踪器）、平板计算机、个人数据助理（PDA）、导航设备和便携式游戏设备。因此，一些应用（特别是与移动设备相关的应用）可能需要既尺寸小又高度可靠的认证系统。生物测量“欺骗”是使用用户的感测的生物测量的复制品来绕过生物测量防护的任何尝试。在指纹认证系统的上下文中，除了别的以外，欺骗材料的一些示例包括手指的三维（3D）明胶模具、手指的石墨模具、手指的木胶模具和手指的印刷的二维（2D）图像。在面部识别的上下文中，示例欺骗材料可以是人的面部的照片。在语音识别的上下文中，示例欺骗材料可以是声音的模仿或回放。为了维持生物测量认证系统的完整性，存在对于反欺骗系统和方法的需要，所述反欺骗系统和方法也称为“活跃度检测”，其可以检测认证尝试何时是欺骗，并且在检测到欺骗时，恰当地拒绝认证。
技术实现思路
一个实施例是一种设备，其包括生物测量传感器和处理系统。处理系统被配置成：从生物测量传感器接收生物测量的输入图像；从输入图像提取一个或多个反欺骗量度；接收对应于生物测量的反欺骗模板；针对第一反欺骗量度，计算从输入图像提取的第一反欺骗量度的值与反欺骗模板中的第一反欺骗量度的值之间的差异值；并且基于差异值确定输入图像是否是生物测量的复制品。另一实施例提供了一种用于执行欺骗检测的方法。该方法包括：由处理器从生物测量传感器接收生物测量的输入图像；由处理器从输入图像提取一个或多个反欺骗量度；由处理器接收对应于生物测量的反欺骗模板；针对第一反欺骗量度，由处理器计算从输入图像提取的第一反欺骗量度的值与反欺骗模板中的第一反欺骗量度的值之间的差异值；并且由处理器基于差异值确定输入图像是否是生物测量的复制品。一些实施例还包括存储指令的非暂时性计算机可读存储介质，所述指令在由处理器执行时执行用于欺骗检测的方法。附图说明图1是根据实施例的包括传感器设备和处理系统的电子设备的示例的框图。图2是图示根据实施例的用于欺骗检测的系统和方法的框图。图3是根据实施例的欺骗检测系统的框图。图4是图示根据实施例的用于基于相关量度执行欺骗检测的方法步骤的流程图。图5是图示根据实施例的用于创建和更新反欺骗模板的方法步骤的流程图。图6是图示根据实施例的用于基于一个或多个差异量度的欺骗检测的方法步骤的流程图。具体实施方式以下具体实施方式在本质上仅是示例性的，并不旨在限制本公开或本公开的应用和用途。此外，无意受前述
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技术介绍
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技术实现思路
、附图说明或以下具体实施方式中所呈现的任何明示或暗示的理论的约束。转到附图，并且如本文中更详细描述的那样，实施例提供用于欺骗检测的量度的系统和方法。指纹图像因人、因传感器以及甚至因同一人的不同图像可以具有可观的变化。这种变化反映的事实是，人的手指是活物，并在手指响应于外部因素（诸如出汗、在触摸时拉伸等）时而改变。当利用指纹传感器对手指进行成像时，这些改变在某种程度上被捕获，以及因此，即使在同一手指的不同痕迹的情况下，所感测的图像也包括一些变化。同样地，来自相同感测技术的不同传感器可能添加小的差别。鲁棒的指纹匹配器的目标是对同一手指的这些改变中的许多是不可知论的（agnostic），这改进了系统对真正用户的可用性。然而，如果例如利用来自用户的潜在印记构造了欺骗，则欺骗图像可以与真实手指充分相似，以至于它们可以用于获得到系统中的入口。指纹反欺骗技术尝试通过从可用于辨别欺骗手指和有生命的手指的图像导出属性来区分来自欺骗手指的图像与有生命的手指的图像。如所描述的那样，反欺骗技术通过防止使用欺骗指纹的成功认证来帮助改进生物测量认证系统的安全性，所述欺骗指纹例如使用设备的真正用户的潜在指纹创建的欺骗指纹。由于欺骗指纹是在设备上登记的指纹的副本，所以在没有反欺骗技术的情况下，指纹匹配器可能将欺骗指纹图像与登记图像匹配并授予对设备的访问。反欺骗技术分析欺骗指纹图像中的特征，并尝试区分欺骗指纹图像与真实手指的图像。本公开的实施例提供了一种用于欺骗检测的系统和方法，其基于计算相对于同一生物测量的先前图像的一个或多个量度。一旦计算了一个或多个量度，就将量度输入到“分类器”，其产生可以与阈值进行比较的分数，以确定手指是有生命的手指还是欺骗。在一些实施方式中，许多不同的量度被输入到分类器中，并且分类器被配置成基于量度的组合来计算总体活跃度分数。在一个示例中，分类器是神经网络，但是任何分类器都在本公开的范围内。可以使用机器学习方法来开发分类器本身，其中创建训练集合和测试集合以训练和验证分类器性能。基于软件的反欺骗技术通过提取输入图像中的特征并分析那些特征来区分欺骗图像和真实手指的图像来检测欺骗。在一些实施例中，独立于下层匹配器（即，用于确定输入图像是否提供与登记模板（或“登记图像”）的匹配以用于例如认证、检验或者识别的目的的匹配器）来执行反欺骗解决方案，使得匹配/非匹配判定和欺骗/非欺骗判定是彼此分离地和独立地进行的。一些反欺骗分类系统尝试确定任何给定手指与欺骗相对看起来有生命的程度。通常，反欺骗分类系统使用绝对尺度并且使用训练数据库中的所有有生命的和欺骗示例的群体/分布来对任何给定手指看起来有生命的程度进行分类。换言之，这些传统方式在进行活跃度确定时依赖于绝对量度。在其它传统系统中，基于在登记过程期间从每个登记图像提取反欺骗量度并且以某种方式（例如，经由活跃度分类器）组合量度来为用户的每个登记图像计算活跃度分数。不同登记图像的活跃度分数可以（例如通过平均）被组合成用户的总体活跃度分数。当进行检验尝试时，这种传统系统从与检验尝试相关联的输入图像提取反欺骗量度，然后基于量度的组合计算输入图像的活跃度分数。可以将与检验尝试相关联的活跃度分数与用户的总体活跃度分数进行比较，以确定其是否是欺骗。例如，可以关于与检验尝试相关联的活跃度分数与总体活跃度分数之间的差是否在阈值内进行确定。然而，该方法仅以相对方式设定分类器阈值。其完全不修改分类器本身，并且输入分类器中的量度都不是差异量度。实施例基于与在该特定用户的手指的其它图像中找到的量度相关的量度（例如，统计信息）来进行活跃度确定。量度中的相对差异被输入到进行活跃度判定的分类器中。该方式不同于其中分类器不使用任何相对（或“差异”）量度进行操作的传统方式。所公开的实施例具有主要优点，因为它们考虑了与已知有生命手指的偏差。作为简化示例，假设有生命手指沿其手指脊具有低的灰度级变化。在根据绝对尺度本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种设备，包括：生物测量传感器；以及处理系统，其被配置成：从所述生物测量传感器接收生物测量的输入图像；从所述输入图像提取一个或多个反欺骗量度；接收对应于所述生物测量的反欺骗模板；针对第一反欺骗量度，计算从所述输入图像提取的所述第一反欺骗量度的值与所述反欺骗模板中的所述第一反欺骗量度的值之间的差异值；以及基于所述差异值确定所述输入图像是否是所述生物测量的复制品。

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】2016.11.10 US 62/420513;2016.12.22 US 15/3885861.一种设备，包括：生物测量传感器；以及处理系统，其被配置成：从所述生物测量传感器接收生物测量的输入图像；从所述输入图像提取一个或多个反欺骗量度；接收对应于所述生物测量的反欺骗模板；针对第一反欺骗量度，计算从所述输入图像提取的所述第一反欺骗量度的值与所述反欺骗模板中的所述第一反欺骗量度的值之间的差异值；以及基于所述差异值确定所述输入图像是否是所述生物测量的复制品。2.根据权利要求1所述的设备，其中所述处理器还被配置成：从所述生物测量传感器接收所述生物测量的一个或多个登记图像；从所述一个或多个登记图像中的每一个提取一个或多个反欺骗量度；以及基于从所述一个或多个登记图像中的每一个提取的所述多个反欺骗量度来生成所述反欺骗模板。3.根据权利要求2所述的设备，其中所述一个或多个登记图像包括至少两个登记图像，并且其中生成所述反欺骗模板包括组合从所述至少两个登记图像中的每一个提取的对应反欺骗量度。4.根据权利要求3所述的设备，其中所述组合包括针对每个反欺骗量度计算所述反欺骗量度的平均值。5.根据权利要求3所述的设备，其中所述组合包括针对每个反欺骗量度计算所述反欺骗量度的中值。6.根据权利要求3所述的设备，其中所述组合包括针对每个反欺骗量度计算从所述至少两个登记图像中的每一个提取的所述反欺骗量度的值的范围。7.根据权利要求2所述的设备，其中所述生物测量的所述一个或多个登记图像还存储在匹配器模板存储器中，其中所述处理器被配置成与确定所述输入图像是否是所述生物测量的复制品分离地确定所述输入图像是否与所述登记图像中的一个或多个匹配。8.根据权利要求1所述的设备，其中所述处理器还被配置成：针对从所述输入图像提取的两个或更多反欺骗量度中的每一个，计算从所述输入图像提取的给定反欺骗量度的值与所述反欺骗模板中的所述给定反欺骗量度的值之间的差异值；其中确定所述输入图像是否是所述生物测量的复制品是基于对应于所述两个或更多反欺骗量度中的每一个的所述差异值的。9.根据权利要求1所述的设备，其中所述生物测量包括手指的指纹，并且所述复制品包括所述手指的所述指纹的明胶模具、石墨模具或木胶模具。10.一种用于执行欺骗检测的方法，包括：由处理器从生物测量传感器接收生物测量的输入图像；由所述处理器从所述输入图像提取一个或多个反欺骗量度；由所述处理器接收对应于所述生物测量的反欺骗模板；针对第一反欺骗量度，由所述处理器计算从所述输入图像提取的所述第一反欺骗量度的值与所述反欺...

【专利技术属性】
技术研发人员：AP拉索，
申请(专利权)人：辛纳普蒂克斯公司，
类型：发明
国别省市：美国,US